二叉查找树
二叉查找树（BST）具备什么特性呢？
1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3.左、右子树也分别为二叉排序树。
红黑树
红黑树也是一个二叉查找树，它对二叉查找树的高度问题作了一定的优化。
1.节点是红色或黑色。
2.根节点是黑色。
3.每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）。
4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
红黑树最重要的作用就是维护二叉查找树（BST）宽度，保持高效平衡红黑树的特性
TreeMap
数据结构为红黑树。
TreeMap特性
尽管如此，HashMap与LinkedHashMap还是有自己的局限性----它们不具备统计性能，或者说它们的统计性能时间复杂度并不是很好才更准确，所有的统计必须遍历所有Entry，因此时间复杂度为O(N)。比如Map的Key有1、2、3、4、5、6、7，我现在要统计：
1.所有Key比3大的键值对有哪些
2.Key最小的和Key最大的是哪两个
就类似这些操作，HashMap和LinkedHashMap做得比较差，此时我们可以使用TreeMap。TreeMap的Key按照自然顺序进行排序或者根据创建映射时提供的Comparator接口进行排序。
TreeMap为增、删、改、查这些操作提供了log(N)的时间开销，从存储角度而言，这比HashMap与LinkedHashMap的O(1)时间复杂度要差些；但是在统计性能上，TreeMap同样可以保证log(N)的时间开销，这又比HashMap与LinkedHashMap的O(N)时间复杂度好不少。
因此总结而言：如果只需要存储功能，使用HashMap与LinkedHashMap是一种更好的选择；如果还需要保证统计性能或者需要对Key按照一定规则进行排序，那么使用TreeMap是一种更好的选择。
TreeSet
TreeSet的数据结构就是基于TreeMap，故它的实现原理和TreeMap相似
Java8 HashMap
JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。时间复杂度为 O(logN)。
其数据结构如下
Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，Java8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。
我们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。
put原理
下面简单说下添加键值对put(key,value)的过程：
1，判断键值对数组tab[]是否为空或为null，否则以默认大小resize()；
2，根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果tab[i]==null，直接新建节点添加，否则转入3
3，判断当前数组中处理hash冲突的方式为链表还是红黑树(check第一个节点类型即可),分别处理
get原理
相对于 put 来说，get 真的太简单了。
1.计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
2.判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的，如果不是，走第三步
3.判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第四步
4.遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key
Java8 ConcurrentHashMap
数据结构
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，
虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。
put原理
1.如果没有初始化就先调用initTable（）方法来进行初始化过程
2.如果没有hash冲突就直接CAS插入
3.如果还在进行扩容操作就先进行扩容
4.如果存在hash冲突，就加锁（使用synchronized）来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入，
5.最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环
6.如果添加成功就调用addCount（）方法统计size，并且检查是否需要扩容
get原理
ConcurrentHashMap的get操作的流程很简单，也很清晰，可以分为三个步骤来描述
1.计算hash值，定位到该table索引位置，如果是首节点符合就返回
2.如果遇到扩容的时候，会调用标志正在扩容节点ForwardingNode的find方法，查找该节点，匹配就返回
3.以上都不符合的话，就往下遍历节点，匹配就返回，否则最后就返回null
其实可以看出JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap，相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发，
从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树,相对而言，总结如下思考：
1.JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）
2.JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了
3.JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档
4.JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock，
参考资料
1.Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析http://www.importnew.com/28263.html
2.Java中HashMap底层实现原理(JDK1.8)源码分析 https://www.cnblogs.com/little-fly/p/7344285.html
3.漫画算法：什么是红黑树？https://blog.csdn.net/p5deyt322jacs/article/details/78433942
4.图解集合7：红黑树概念、红黑树的插入及旋转操作详细解读https://www.cnblogs.com/xrq730/p/6867924.html
5.图解集合8：红黑树的移除节点操作https://www.cnblogs.com/xrq730/p/6882018.html
6.深入并发包 ConcurrentHashMap http://www.importnew.com/26049.html